投稿者 global-ai-media 
英オックスフォード大学の研究により、汎用的なAIチャットボットを医療アドバイスに利用することの危険性が改めて指摘されました。この事実は、医療・ヘルスケア領域における生成AI活用にどのような教訓を与えるのでしょうか。日本の法規制や商習慣を踏まえ、リスクを回避しつつ価値を創出するための実務的アプローチを解説します。
汎用LLMが抱える「もっともらしい嘘」のリスク
英国オックスフォード大学の研究チームは、AIチャットボットを医療アドバイスの取得に利用することに対し、「危険である（dangerous）」との警鐘を鳴らしました。大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータを学習しているため、一般的な医療知識については流暢に回答できます。しかし、その「流暢さ」こそが最大のリスク要因です。
生成AIには「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる、事実に基づかない情報を自信満々に生成する現象が避けられません。医療のような人命に関わる「ハイステークス（高リスク）」な領域では、99%の正答率であっても、残りの1%の誤りが致命的な結果を招く可能性があります。特に、患者個別の複雑な病歴や薬の飲み合わせといった文脈を正確に読み解く能力において、汎用的なLLMは依然として医師の代替にはなり得ないのが現状です。
日本の法規制と「医師法」の壁
この議論を日本国内の文脈に置き換えた場合、技術的な精度以前に「法的な壁」を理解する必要があります。日本では、医師法第17条により、医師以外の者が医業を行うことが禁じられています。AIが独自の判断で診断や具体的な治療方針を提示することは「無資格診療」に抵触する恐れがあります。
したがって、日本企業がヘルスケア領域でAIチャットボットやサービスを展開する場合、そのAIはあくまで「一般的な健康情報の提供」や「受診勧奨（トリアージ支援）」に留める必要があります。「あなたの症状は〇〇病です」と断定するのではなく、「そのような症状がある場合は、〇〇科の受診が推奨されます」といったガイドラインに沿った慎重な設計が求められます。また、診断支援を行うプログラムとして提供する場合は、「プログラム医療機器（SaMD）」としての承認プロセスを経る必要があり、これには厳格な臨床評価と規制対応が伴います。
「診断」ではなく「業務支援」への活路
では、医療・ヘルスケア分野でのAI活用は時期尚早なのでしょうか？答えは否です。「AIに診断させる」のではなく、「医療従事者の業務を支援する」というアプローチにおいては、すでに大きな成果が出始めています。
例えば、電子カルテの入力補助、紹介状のドラフト作成、複雑な医学論文の要約、あるいは問診票からの情報整理などです。これらは、日本の医療現場が抱える「医師の長時間労働」や「医療崩壊」のリスクを軽減する「働き方改革」の切り札となり得ます。ここではAIは最終決定者ではなく、あくまで専門家の判断を仰ぐための「優秀なアシスタント」として機能します。責任の所在を人間に残したまま（Human-in-the-Loop）、プロセスの効率化を図るこのアプローチこそが、現時点での最適解と言えます。
日本企業のAI活用への示唆
オックスフォード大の研究結果と日本の現状を踏まえ、企業や組織のリーダーは以下の3点を意識してプロジェクトを進めるべきです。
1. 利用目的の明確化とスコープの限定
AIに何をさせるのか、その境界線を厳密に定義してください。ユーザーに向けたサービスであれば「診断ではない」ことを明示する免責事項の設計（UXライティング）が必須です。社内利用であれば、AIの出力に対するダブルチェック体制を業務フローに組み込む必要があります。
2. RAG（検索拡張生成）と参照元の明示
汎用的なLLMの知識だけに頼るのではなく、信頼できる医学ガイドラインや自社のデータベースを参照して回答を生成するRAG技術の導入が効果的です。また、回答の根拠となった情報ソースをユーザーに提示することで、情報の透明性と信頼性を担保することが、日本市場での受容性を高める鍵となります。
3. ガバナンスとリスク管理の徹底
医療情報は要配慮個人情報に該当するため、セキュリティとプライバシー保護は最優先事項です。パブリックなクラウドサービスに安易にデータを流すのではなく、セキュアな環境構築が求められます。また、万が一AIが誤った情報を出力した場合の対応フローや、責任分界点を事前に策定しておくことが、企業のブランド毀損を防ぐために不可欠です。